Бендерский А. М. О некоторых задачах статистического регулирования технологических процессов. — Стандарты и качество, 1973, № 3, с. 55—57. [c.146]
Задача статистического регулирования технологических процессов [c.17]
Задача статистического регулирования технологического процесса состоит в том, чтобы на основании результатов периодического контроля выборок малого объема принимать решение процесс налажен или процесс разлажен . Поскольку разладки технологического процесса происходят в случайные моменты времени, и эти события подчиняются определенным статистическим закономерностям, то такая задача решается методами математической статистики. Рассмотрим простейшую схему такой задачи. Выдвигаются две гипотезы нулевая гипотеза Но — технологический процесс налажен, если параметр Э распределения контролируемого показателя качества X равен 00, и альтернативная гипотеза Я4 — технологический процесс разлажен, если параметр 0 равен 01. В общем виде это записывается следующим образом [c.17]
Проверка статистических гипотез для задачи статистического регулирования технологических процессов. При статистическом регулировании технологических процессов приходится периодически принимать решение — процесс налажен или процесс разлажен. Это решение принимается на основании результатов контроля единиц продукции в выборке. Таким образом, по выборке мы принимаем одну из двух гипотез — нулевую Я0 — процесс налажен или альтернативную HI — процесс разлажен. [c.25]
Сформулируйте задачу статистического регулирования технологических процессов. [c.39]
Стандартизация методов статистического регулирования технологических процессов так же, как и методов расчета конструкций, методов испытаний и методов решения многих других производственных задач имеет важное значение в деле улучшения качества выпускаемой продукции. Методы регулирования технологических процессов стандартизуются с учетом заданной эффективности. Иными словами, задаваясь рисками излишней наладки и незамеченной разладки или аналогичным - им значениями средних длин серий для налаженного II разлаженного процессов, а также величиной допустимого смещения регулируемой характеристики б, можно выбрать с использованием стандарта план контроля, удовлетворяющий заданным требованиям практики. [c.45]
Важной и актуальной задачей, возникшей в связи со стандартизацией методов статистического регулирования технологических процессов, является разработка методического до- кумента — руководства для практических работников по выбору метода регулирования, обоснованию плана контроля, периода отбора выборок или проб и т. д. [c.46]
Функция контроля представляет собой единое целое с функцией осуществления как внешне, так и по существу. Поэтому, если говорить о технологических процессах, в ходе которых и создается качество, то в данном случае оператор осуществляет самопроверку и самоконтроль. Причем это подкрепляется статистическим регулированием технологического процесса. Свободное владение статистическими методами поможет успешно выполнить эти задачи. Кроме того, следует непременно подтвердить надежность товаров. [c.14]
Для внедрения перечисленных статистических методов регулирования технологических процессов необходимо решить следующие задачи [c.24]
Какие задачи решаются на стадии внедрения статистических методов регулирования технологических процессов [c.40]
Внедрению статистических методов регулирования должен предшествовать анализ состояния технологического процесса. При этом решаются, например, следующие задачи [c.24]
В анализе выполнения размеров и допусков автор справедливо выделяет два подхода с одной стороны, проверять допуски и решать вопрос о том, правильны ли они с другой стороны, установить основные причины производственного брака и предпринять усилия по их устранению. Для решения этих двух задач автор предлагает ряд интересных рекомендаций, основанных на изучении и использовании на практике статистических закономерностей в процессах взаимозаменяемости деталей, технологического изготовления деталей (кривые Парето в распределении отдельных причин брака, допуски на взаимосвязанные параметры и т.д.). Однако видно, что автор мало знаком с интересными работами в области нашей отечественной теории и практики разработки технических условий, стандартов, допусков, технологических процессов и т. д. На основе широкого применения методов математической статистики наши инженеры и ученые успешно решают такие вопросы формирования технологического регулирования производственного процесса и качества, как выделение главных и второстепенных размеров и операций технологического процесса, установление взаимосвязи между размерами, допусками как на стадии конструирования, так и на стадии разработки технологического процесса, определение корреляционной связи между эксплуатационными и технологическими характеристиками изделий и использование этой связи в разработке нормативов на параметры качества продукции и т. д. Тем не менее обобщение практического опыта организации работ в этой области, проводимых на предприятиях зарубежных стран, несомненно, представляет интерес для наших, прежде всего практических, работников. [c.236]
Первой попыткой перехода от статических моделей стохастического программирования к динамическим была, по-видимому, двухэтапная задача Данцига — Маданского. Двухэтапная задача может быть обобщена в различных направлениях. Естественно, например, перейти к многоэтапной задаче с жесткими ограничениями (с ограничениями, которые должны выполняться при всех возможных реализациях случая, подобно тому, как это предполагается в классической двухэтапной задаче). Такого рода подходы рассматривались Беллманом [10], Дж. Данцигом [88], Н. 3. Шором и др. [332, 334—336]. Здесь мы, однако, рассмотрим более широкие обобщения двухэтапной задачи — различные постановки многоэтапных стохастических задач с безусловными и условными статистическими, вероятностными и жесткими ограничениями. Частные модели подобного типа обсуждались в [70, 308—310] и других работах. Многоэтапные модели стохастического программирования имеют многочисленные приложения к задачам планирования в экономике и технике. Ряд практических проблем, возникающих при перспективном планировании, при многостадийном проектировании, при управлении боевыми операциями, при планировании экспериментов и оперативном управлении космическими объектами, при регулировании технологических процессов, подверженных случайным возмущениям, может быть рассмотрен как многоэтапные стохастические задачи со статистическими вероятностными и жесткими ограничениями. [c.192]
Мы не случайно начали с этого примера. Использование методов статистического исследования зависимостей в задачах оптимального регулирования хода технологического процесса и построения соответствующих автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) можно отнести к примерам грамотных и относительно распространенных актуальных приложений этого аппарата [47, 145]. Общая схема [c.34]